量化投资的维度：
1、数据。量化整天和数据打交道，重点强调数据的合理使用，以及常见的错误。
2、做量化投资，数据和IT支持都非常重要，数据库质量如何，回测系统是否设计的足够精确，是否考虑了交易成本，等等。
机器学习：
贝叶斯模型指一类从概率视角出发构建的模型。
聚类模型：聚类是一类无监督学习方法，它主要目的是把数据中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称之为簇。
深度学习是机器学习的一个新的领域，它基于多层神经网络对数据中的高级抽象进行建模，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据。从市场微观结构的角度来输送，股票价格的形成和变化是由买卖双方的交易行为决定的，对高频市场行情数据利用深度学习方法进行挖掘可以获得对 未来股票价格走势有预测能力的模式。
量化投资是指通过数量化方式及计算机程序发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。
量化投资数据分析：
1、通过数据分析，可以更有效的利用更多的资源，进而得到市场高额投资经营回报。
2、通过对数据分析与经营关系的理解，可以充分了解企业经营决策的内容，掌握经营决策的方法。
3、通过数据分析为企业的经营管理决策提供更为可靠的决策依据，让企业的管理决策更具科学性、合理性。
4、市场生产、采购、营销、预算及运营评估中，数据分析主导方向性的参考。
5、包括但不限于生产战略性、产品、产品价格、产品销售、采购、全面预算等决策，决策企业经营。
与传统的投资方式相比，量化投资数据分析更偏重于数据来源的真实性、数据采集的科学性的研究分析，并且将这种偏重贯穿在整个投资管理过程中。
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